tensorflow源码解析之framework-graph
目录
- 什么是graph
- 图构建辅助函数
- graph_transfer_info
- 关系图
- 涉及的文件
- 迭代记录
1. 什么是graph
graph是TF计算设计的载体,如果拿TF代码的执行和Java代码执行相比,它相当于Java的字节码。关于graph的执行过程,我们在这里简单介绍一下。在graph构建完成,并进行了一些简单优化之后,会对图进行分割,实际上就是执行一个节点分配的过程,然后在各设备上分别对子图进行运行前的优化,最后调用各设备的执行器,调度运行运行子图。在node章节我们讲过,node本身是自带图结构的,一个node的集合就能复原一个完整的graph。所以,graph本身添加的数据内容并不多。下面我们看下GraphDef的定义:
message GraphDef {
repeated NodeDef node = 1;
VersionDef versions = 4;
int32 version = 3 [deprecated = true];
FunctionDefLibrary library = 2;
};
可以看到,这个结构里除了添加了一个函数定义库之外,没有其它数据了。
2. 图构建辅助函数
TF为了方便构建GraphDef,提供了很多辅助函数,下面我们来看下:
//生成一个可读性好的关于GraphDef的描述,而不是返回一个可读性差的proto文本
string SummarizeGraphDef(const GraphDef& graph_def);
//校验一个GraphDef
Status ValidateExternalGraphDefSyntax(const GraphDef& graph_def);
//从节点索引node_offset开始,为GraphDef中的节点加入默认参数值,节点对应的op的默认参数值在op_registry中
Status AddDefaultAttrsToGraphDef(GraphDef* graph_def, const OpRegistryInterface& op_registry, int node_offset);
//从GraphDef中除去那些,在producer_op_registry中出现过,但在consumer_op_registry中未出现过的默认参数值
Status RemoveNewDefaultAttrsFromGraphDef(GraphDef* graph_def, const OpRegistryInterface& consumer_op_registry, const OpRegistryInterface& producer_op_registry, std::set<std::pair<string,string>>* op_attr_removed);
//收集图使用的op,以字符串集合的形式返回
void OpsUsedByGraph(const GraphDef& graph_def, std::set<string>* ops_used_in_graph);
//将graph_def中出现过,同时也在op_registry中出现过的op放入stripped_op_list
Status StrippedOpListForGraph(const GraphDef& graph_def, const OpRegistryInterface& op_registry, OpList* stripped_op_list);
我们发现,其中有很多是跟图中op的默认参数值相关的函数。这些函数出现的背景是这样的,假设在一个分布式的环境下,master需要workder执行一个子图,但这个图是master产生的,图中操作的默认值使用的是master所在机器的运行时环境中,OpRegistry中注册的操作所包含的默认值,但关键是,workder所在机器使用的运行时环境,跟master可能不一样!比如,master机器及时对TF进行了升级,但workder却没有。而升级之后,master所在运行时的op参数,可能之前没有默认值,现在加上了默认值,或者之前的默认值改成了现在的默认值,这时候,为了让这张子图具有向前兼容特性,即为了让它能够在workder机器上运行,需要对这张子图进行处理,删除仅在master运行时的OpRegistry中出现的op参数默认值。于是就出现了最后的三个函数。
3. graph_transfer_info
为了让我们定义的计算图能够在其它设备(比如DSP)上运行,需要对图结构进行一些转换。目前TF仅支持转换到HEXAGON,详见HEXAGON的SDK。
message GraphTransferInfo {
enum Destination {
NOP = 0;
HEXAGON = 1;
}
message NodeInput {
int32 node_id = 1;
int32 output_port = 2;
}
message NodeInfo {
string name = 1;
int32 node_id = 2;
string type_name = 3;
int32 soc_op_id = 4;
int32 padding_id = 5;
int32 input_count = 6;
int32 output_count = 7;
};
message ConstNodeInfo {
string name = 1;
int32 node_id = 2;
repeated int64 shape = 3;
bytes data = 4;
DataType dtype = 5;
};
message NodeInputInfo {
int32 node_id = 1;
repeated NodeInput node_input = 2;
};
message NodeOutputInfo {
int32 node_id = 1;
repeated int32 max_byte_size = 2;
};
message GraphInputNodeInfo {
string name = 1;
repeated int64 shape = 2;
DataType dtype = 3;
};
message GraphOutputNodeInfo {
string name = 1;
repeated int64 shape = 2;
DataType dtype = 3;
};
repeated NodeInfo node_info = 1;
repeated ConstNodeInfo const_node_info = 2;
repeated NodeInputInfo node_input_info = 3;
repeated NodeOutputInfo node_output_info = 4;
repeated GraphInputNodeInfo graph_input_node_info = 5;
repeated GraphOutputNodeInfo graph_output_node_info = 6;
Destination destination = 7;
};
4. 关系图
5. 涉及的文件
- graph
- graph_def_util
- graph_transfer_info
6. 迭代记录
- v1.0 2018-08-28 文档创建
- v2.0 2018-09-09 文档重构
tensorflow源码解析之framework-graph的更多相关文章
- tensorflow源码解析之framework拾遗
把framework中剩余的内容,按照文件名进行了简单解析.时间原因写的很仓促,算是占个坑,后面有了新的理解再来补充. allocation_description.proto 一个对单次内存分配结果 ...
- tensorflow源码解析系列文章索引
文章索引 framework解析 resource allocator tensor op node kernel graph device function shape_inference 拾遗 c ...
- Tensorflow源码解析1 -- 内核架构和源码结构
1 主流深度学习框架对比 当今的软件开发基本都是分层化和模块化的,应用层开发会基于框架层.比如开发Linux Driver会基于Linux kernel,开发Android app会基于Android ...
- tensorflow源码解析之common_runtime-executor-上
目录 核心概念 executor.h Executor NewLocalExecutor ExecutorBarrier executor.cc structs GraphView ExecutorI ...
- tensorflow源码解析之framework-allocator
目录 什么是allocator 内存分配器的管理 内存分配追踪 其它结构 关系图 涉及的文件 迭代记录 1. 什么是allocator Allocator是所有内存分配器的基类,它定义了内存分配器需要 ...
- tensorflow源码解析之common_runtime-executor-下
目录 核心概念 executor.h Executor NewLocalExecutor ExecutorBarrier executor.cc structs GraphView ExecutorI ...
- tensorflow源码解析之distributed_runtime
本篇主要介绍TF的分布式运行时的基本概念.为了对TF的分布式运行机制有一个大致的了解,我们先结合/tensorflow/core/protobuf中的文件给出对TF分布式集群的初步理解,然后介绍/te ...
- tensorflow源码解析之common_runtime拾遗
把common_runtime中剩余的内容,按照文件名排序进行了简单的解析,时间原因写的很仓促,算是占个坑,后续有了新的理解再来补充. allocator_retry 有时候内存分配不可能一次完成,为 ...
- tensorflow源码解析之framework-op
目录 什么是op op_def定义 op注册 op构建与注册辅助结构 op重写 关系图 涉及的文件 迭代记录 1. 什么是op op和kernel是TF框架中最重要的两个概念,如果一定要做一个类比的话 ...
- Tensorflow源码解析2 -- 前后端连接的桥梁 - Session
Session概述 1. Session是TensorFlow前后端连接的桥梁.用户利用session使得client能够与master的执行引擎建立连接,并通过session.run()来触发一次计 ...
随机推荐
- SnapKit
SnapKit 是 Masonry 框架的团队针对 Swift 全新开发的一套自动布局框架 官方网站:http://snapkit.io github网站:https://github.com/Sna ...
- 使用Maven导入MySQL驱动包遇到的问题
问题描述 今天在使用Maven导入MySQL数据库驱动包依赖后,直接运行项目,出现错误. java.sql.SQLException: No suitable driver found for jdb ...
- redis中scan和keys的区别
scan和keys的区别 redis的keys命令,通来在用来删除相关的key时使用,但这个命令有一个弊端,在redis拥有数百万及以上的keys的时候,会执行的比较慢,更为致命的是,这个命令会阻塞r ...
- vi/vim 设置.vimrc(/etc/vim | $HOME)
转载请注明来源:https://www.cnblogs.com/hookjc/ "====================================================== ...
- Redis主从复制、读写分离
一.Redis的主从复制是什么 主机数据更新后根据配置和策略,自行同步到备机的master/slave机制,Master以写为主,Slave以读为主. 二.Redis的主从复制能干什么 读写分离 容灾 ...
- Python多线程并发的误区
由于项目要做一个并发测试,由于断言的东西较多,决定手写脚本.于是用python写了脚本: def test_method(thread_no): print("%s===test_metho ...
- python基础语法_3面向对象
http://www.runoob.com/python3/python3-class.html https://www.imooc.com/learn/317 慕课网:987809563@qq.co ...
- [技术干货-算子使用] mindspore.scipy 入门使用指导
1. MindSpore框架的SciPy模块 SciPy 是基于NumPy实现的科学计算库,主要用于数学.物理学.生物学等科学以及工程学领域.诸如高阶迭代,线性代数求解等都会需要用到SicPy.Sci ...
- Solution -「CTS 2019」「洛谷 P5404」氪金手游
\(\mathcal{Description}\) Link. 有 \(n\) 张卡牌,第 \(i\) 张的权值 \(w_i\in\{1,2,3\}\),且取值为 \(k\) 的概率正比于 \ ...
- 自动同步bing壁纸
在百度搜东西,经常出来一大坨广告:要么就是复制粘贴文章.完全没有创新,搜索越来越困难.偶尔用一下bing还挺好用. bing的壁纸是真心好看,每天不重样.决定写个脚本同步一下它的壁纸. 一.以我的Wi ...